python matplotlib plot_trisurfポリゴンデータ

Question

plot_trisurf関数からポリゴンデータ（三角形エッジ）を取得する方法はありますか？ x、y、zデータを取り、Delaunay三角形分割を作成するので、このデータはどこかにあるはずです... ...？

以下の例で使用できるものは素晴らしいでしょう。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
from matplotlib import cm 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

n_angles = 36 

n_radii = 8 

radii = np.linspace(0.125, 1.0, n_radii) 

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n_angles, endpoint=False) 

angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1) 

x = np.append(0, (radii*np.cos(angles)).flatten()) 
y = np.append(0, (radii*np.sin(angles)).flatten()) 


z = np.sin(-x*y) 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 

ax.plot_trisurf(x, y, z, cmap=cm.jet, linewidth=0.2) 


plt.show() 

これは、3Dデータに適したDelaunayアルゴリズムを使用しているので、matplotlibを使用したいと思います。私が練習できることから、それを2Dにパラメトリングすることはなく、マヤビとは違って、同じ量のファフに近いものがなくても、幅広いハードウェアで簡単に利用できます。 Plotlyもオプションになる可能性がありますが、これはデータが2Dにパラメータ化されている必要があると考えていますが、これは私のアプリケーションにとって理想的ではありません。 私はpython scipyにこれを行うDelaunayライブラリがあることを知っていますが、データのパラメータ化も問題です。

Answer 1

source code of plot_trisurfを見ると、matplotlibがどのように三角測量を行うのかを調べることができます。
基本的には、2Dグリッド上で三角測量を実行し、入力からz成分を引き継ぎます。
2D三角測量は、matplotlib.tri.triangulation.Triangulationクラスによって行われます。

以下は、頂点の配列を与える、あなたが望むことを行うことができます。

from matplotlib.tri.triangulation import Triangulation 
import numpy as np 

n_angles = 36 
n_radii = 8 

radii = np.linspace(0.125, 1.0, n_radii) 
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n_angles, endpoint=False) 
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1) 

x = np.append(0, (radii*np.cos(angles)).flatten()) 
y = np.append(0, (radii*np.sin(angles)).flatten()) 
z = np.sin(-x*y) 


tri, args, kwargs = Triangulation.get_from_args_and_kwargs(x, y, z) 
triangles = tri.get_masked_triangles() 
xt = tri.x[triangles][..., np.newaxis] 
yt = tri.y[triangles][..., np.newaxis] 
zt = z[triangles][..., np.newaxis] 

verts = np.concatenate((xt, yt, zt), axis=2) 

print verts